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我有一个包含逗号分隔值的Python dataframe。4 K93,P03,D32 79 6 443一旦我使用get_dummies，它将只出现一次，因为在两个记录中它都是第一次出现。而对于M88，它显示在it 2、3和5中，顺序为2、3和1
因此它在
浏览 70提问于2019-08-16得票数 0
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我有一个像这样的DataFrame ['a', 1], ['c', 1], ['c', 3], ['c', 4]每个用户跨多个行重复使用(具有不同的项<
浏览 5提问于2019-10-16得票数 3
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我用GridSearchCV找到了最好的参数，并测试了模型的准确性。我现在试图预测“未知”数据，但是使用相同的列名和预处理(包括DataFrame )创建一行的get_dummies，但是我得到了一个"feature_names不匹配“错误。当使用get_dummies时，每次使用时排序会有所不同吗？, 'parent_salary', 'house_area', 'average_grades',
'pa
浏览 2提问于2022-06-11得票数 0
我在dataframe中有一个列，其中所有值都是列表(通常是每行一项的列表)。所以，我想使用get_dummies来对所有的值进行一个热编码。但是，可能有一些行没有该列的值。我最初认为它是一个nan，然后我用一个空列表替换了那个nan，但在这两种情况下，我都没有看到get_dummies的结果是0和1，而是每个生成的列都是空的(我希望每个生成的列都是0)。如何让get_dummies处理空列表？'spons
浏览 18提问于2020-09-01得票数 0
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我有一个数据库，其中输出特征Y是绝对的，例如(过度简化)1.0 0.2 5.1 Car
3.0既然输出不是数字的，我如何在python中实现它呢？
浏览 0提问于2020-02-26得票数 -1
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我的数据中有6列。其中2种具有约3K的独特值。当我对整个dataframe或这两个列使用get_dummies()时，返回的是与3k值完全相同的列。get_dummies无法伪造更大的列。我想知道get_dummies是否只在小基数的集合上工作。
我相信这也是在这里讨论的：
浏览 4提问于2016-09-14得票数 4
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一个人如何能够在多个get_dummies列上运行一个像get_dummies这样的函数，该函数期望一个列并返回几个列？
浏览 3提问于2014-06-08得票数 71
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在某些情况下，有些可能会产生同样的结果，而有些则不会。任何帮助都会感谢你的！get_dummies和OneHotEncoder将产生相同的结果，但OneHotEncoder只能处理数字，但get_dummies将接受各种输入。get_dummi
浏览 4提问于2016-10-31得票数 24
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我的训练和测试数据集的特性/变量最初是按顺序排列的，并且具有匹配的名称，但是在使用.get_dummies()方法将我的分类变量转换为二进制变量以运行逻辑回归之后，就会出现排序问题。导致问题的分类变量是“受抚养人”特性，即“1”、“2”或“3”。get_dummies()方法创建了3种不同的特性(“依赖方0”、“依赖方1”、“依赖方2”和“Dependents_3”)。在列车数据集中，由于某种原因，
浏览 2提问于2022-04-04得票数 1
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我正在尝试执行一些线性回归分析，我有一些分类特征，我使用超级棒的get_dummies将其转换为虚拟变量。
我面临的问题是，当我添加类别的所有元素时，数据框架会变得太大。有没有一种方法(使用get_dummies或更复杂的方法)只创建最频繁的术语的虚拟变量，而不是所有的？
浏览 2提问于2013-08-02得票数 11
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我有一个包含21个不同列的banking_dataframe，其中一个是目标，其中10个是数字特征，10个是分类特征。我已经使用pandas的get_dummies方法将分类数据转换为one-hot编码。返回的dataframe有74列。现在，我想将编码的数据帧与原始数据帧合并，这样我的最终数据就应该有一个分类列的热编码值，但数据帧的原始大小是21列。Pandas的 to get_dummies函数：
对分类要素调用
浏览 2提问于2019-08-01得票数 0
我想知道与sklearn的OneHotEncoder()相比，熊猫对分类特征的get_dummies()编码有什么不同。我看到的答案提到，get_dummies()不能为训练数据集()中看不到的类别生成编码。然而，这是在测试和训练数据集上分别执行get_dummies()的结果(这可能会产生不一致的形状)。另一方面，如果我们将get_dummies()应用于原始数据集，在拆分它之前，我认为这两种方法应该会产生相同<e
浏览 0提问于2021-01-07得票数 0
我有一个ID变量和另一个分类变量的DataFrame。我想用get_dummies从分类变量中创建虚拟变量。但是，这会使ID变量消失。在get_dummies的文档中，我什么也找不到。谢谢!
浏览 1提问于2016-07-23得票数 5
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我正在寻找一种pythonic的方法来处理以下问题。现在，我需要处理这件事。一个列，让我们称之为“标签”，具有类似于['A', 'B', 'C', 'D', 'A*C', 'C*D&#x
浏览 1提问于2013-09-19得票数 37
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3.0] , 'c1': [1.0 , 2.0, 3.0], 'c2': [1.0 , 2.0, 3.0], 'c3': [1.0 , 2.0, 3.0] })生成数据文件：尝试使用get_dummies对此数据进行一次性编码：呈现相同的数据帧：如何使用get_dummies对数据进行热编码？
浏览 0提问于2018-07-04得票数 0
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我想知道sklearn LabelEncoder和pandas get_dummies之间的区别。为什么人们会选择LabelEncoder而不是get_dummies。
浏览 0提问于2016-07-17得票数 17
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我有一个数据集，它包含数值和分类值，但是当我应用pd.get_dummies()时，我得到了一个参数的虚拟，该参数也包含浮点值。我尝试在get_dummies(df ,columns=[p1 , p2 , p3 ..])中插入单独的参数，它工作得很好，但是是否有合适的解决方案让get_dummies忽略单个参数？
浏览 5提问于2022-05-06得票数 0
在大多数学术示例中，我们使用get_dummies()或OneHotEncoding()来转换分类特征。假设我想使用国家作为一个特征，在数据集中我们有100个不同的国家。当我们在国家/地区应用get_dummies()或OneHotEncoding()时，我们将获得100列，模型将使用100个国家/地区列+其他功能进行训练。当我们使用get_dummies()或OneHotEncoding()对数据进行预处理时，模型将无法预测，因为“模型训练的特征数与传递的特征不匹配
浏览 31提问于2019-03-13得票数 1
在3个分类列上使用Pandas get_dummies来获得一个热编码的Dataframe之后，我已经训练了一个Perceptron模型(并取得了一些成功)。现在我想预测一个新的观察结果，它不是热编码。
有任何方法记录get_dummies列映射来重用它吗？
浏览 2提问于2018-05-31得票数 5
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我有一个熊猫数据栏，我有一个用get_dummies编码的“类型”列，其中包含了值small_airport、large_airport、medium_airport，我把类型列分成了每种不同类型的机场在使用get_dummies之后，它看起来有点像这样：基本上，我现在需要“撤消”get_dummies并获得类型列。df
浏览 3提问于2022-04-23得票数 0
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